Python虚拟环境

安装tensorflow的时候接触到python虚拟环境，不是很明白，加上一直想实现python2和3的共存，因此决定学习一下python虚拟环境。

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所谓虚拟环境，是创建了一个隔离的区域，拥有独立的包和解释器(一般都是位于xxx/envs/下的一个文件夹)。这样有如下好处：

1. 解决不同项目对不同包的依赖问题。（这个问题一方面也是来源于python的设置，包不能放在项目内部）
2. 解决不同python版本的共存问题以及提供不同的服务。
3. 便于打包部署。

virtualenv

virtualenv 是目前最流行的 python 虚拟环境配置工具。它不仅同时支持 python2 和 python3，而且可以为每个虚拟环境指定 python 解释器，并选择不继承基础版本的包。[1]

其语法如下：[2]

1. 创建虚拟环境

$ virtualenv venv # venv为虚拟环境目录名

### 指定python解释器
$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv

2. 激活&停用环境

$ source venv/bin/activate

$ . venv/bin/deactivate

3. 删除虚拟环境

### 删除其文件夹即可
$ rm -rf venv

这里virtualenv 有些不便，因为virtual的启动、停止脚本都在特定文件夹，可能一段时间后，你可能会有很多个虚拟环境散落在系统各处，你可能忘记它们的名字或者位置。所以可以利用其改进版virtualenvwrapper来整合所有虚拟环境。其实还可以使用pyenv来管理各种python环境，可以看[3]。

virtualenvwrapper

安装完virtualenvwrapper以后需要配置，以Ubuntu为例，在~/.bashrc中加入以下内容：

export WORKON_HOME=~/Envs # virtualenvwrapper存放虚拟环境目录
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh # virtrualenvwrapper会安装到python的bin目录下，所以该路径是python安装目录下bin/virtualenvwrapper.sh

其用法如下：

1. 创建虚拟环境

$ mkvirtualenv venv
或
$ mkvirtualenv --python=/usr/bin/python2.7 venv

2. 查看所有虚拟环境

$ workon
py2
py3

3. 切换（激活）&退出虚拟环境

$ workon py3
(py3) $

(py3) $ deactivate

4. 删除虚拟环境

$ rmvirtualenv venv

Anaconda

目前自己常用Anaconda，其通过conda也实现了虚拟环境的管理。用法如下[4]:

1. 创建虚拟环境

$ conda create -n your_env_name python=X.X

2. 查看所有虚拟环境

$ conda env list
或者
$ conda info -e

3. 激活&退出虚拟环境

### Liuxs
$ source activate your_env_name

### windos
$ activate your_env_name

# 激活以后可以使用python --version 查看当前环境的python版本

# 退出使用相应的deactivate即可

4. 删除虚拟环境

$ conda remove -n your_env_name --all

5. 其他常用命令

### 为虚拟环境安装额外的包
$ conda install -n your_env_name [package]

### 删除环境中的某个包
$ conda remove --name your_env_name  [package]

### 查看安装了哪些包
$ conda list

### 检查更新当前conda
$ conda update conda

Reference：

1. https://blog.zengrong.net/post/2167.html
2. https://www.cnblogs.com/technologylife/p/6635631.html
3. https://www.jianshu.com/p/4e93fbe79692
4. http://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819